本文關(guān)鍵詞：多光譜成像系統(tǒng)圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多光譜成像系統(tǒng)主要用于對同一觀測目標的多個波段同時進行成像比對,以實現(xiàn)對其成分組成、分布狀態(tài)等特性進行觀測分析。相對于傳統(tǒng)的單一波段成像系統(tǒng),多光譜成像系統(tǒng)能夠獲得更為全面的目標光譜信息。因此,在地質(zhì)勘探、目標偵查、生命狀態(tài)觀察、環(huán)境監(jiān)測等眾多領(lǐng)域等到了廣泛的應用。對于多光譜成像系統(tǒng),保證在每個波段都能夠清晰成像是后續(xù)信息提取、特性分析的重要前提。而在實際使用過程中,往往由于噪聲干擾、系統(tǒng)離焦、平臺抖動等因素,導致系統(tǒng)像質(zhì)下降,必須采取一定的技術(shù)手段對上述問題進行相應處理。由于圖像處理手段相對于硬件調(diào)整方法,具有成本低、方法靈活、實時性強、改進空間大等優(yōu)點,在成像系統(tǒng)、尤其是多光譜成像系統(tǒng)中,圖像處理技術(shù)發(fā)揮了越來越重要的作用。本文在課題組自主研發(fā)的多光譜成像系統(tǒng)硬件平臺上,重點針對多光譜成像系統(tǒng)的快速自動調(diào)焦技術(shù)、電子穩(wěn)像技術(shù)、以及目標識別技術(shù)等幾個關(guān)鍵技術(shù)進行了深入研究,提出了相應的圖像處理算法。此外,根據(jù)研究內(nèi)容與系統(tǒng)硬件特點,進行了相應軟件控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。本文的主要研究內(nèi)容和研究成果歸納如下:第一,自動對焦方面,對當前經(jīng)典的自動對焦算法進行了比較分析。針對現(xiàn)有算法的不足,先后提出了基于對數(shù)功率譜的離焦深度自動對焦法、基于SUSAN邊緣算子的對焦深度自動對焦法以及基于投影微分法的對焦深度自動對焦方法。經(jīng)過比較分析,最終選定投影微分法作為系統(tǒng)的自動對焦方法。該方法首先是將對焦窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)做x與y方向投影,對這兩個方向投影數(shù)組的微分1范數(shù)均值求均方根,并將其作為該幀圖像的清晰度評價值;然后,結(jié)合經(jīng)典的爬山搜索算法,完成系統(tǒng)的自動對焦過程。然后,利用該多光譜成像系統(tǒng)平臺,對該方法的性能進行了相應的驗證與評價。實驗結(jié)果顯示,與經(jīng)典的Brenner、能量梯度以及Roberts清晰度評價算法相比,投影微分算法在保證具有同樣優(yōu)良的單峰性、無偏性、較高的靈敏度等基本特性的同時,算法時間僅分別為以上三種算法的0.67、0.33和0.33倍,能夠更好的滿足系統(tǒng)對自動對焦的高精度與實時性要求。第二,電子穩(wěn)像方面,提出了一種基于投影最大特征峰匹配的穩(wěn)像算法。該方法首先將參考幀與當前幀等分為若干區(qū)域子塊,利用灰度投影計算式分別計算每個子塊的水平投影和垂直投影;然后,依次將兩幀圖像相應子塊中對應的垂直和水平投影最大特征峰的位置差值,作為相應子塊的水平和垂直運動矢量;再次,根據(jù)幀間運動矢量變化程度進行運動矢量修正;最后,根據(jù)各子塊的運動矢量統(tǒng)計結(jié)果進行全局運動估計。將該算法應用于多光譜成像系統(tǒng)中,在保證相同的穩(wěn)像效果的前提下,投影特征峰匹配算法與經(jīng)典的灰度投影算法相比節(jié)省了幾乎全部的搜索時間,取得了較好的穩(wěn)像效果和更好的實時性。第三,目標識別方面,本文在現(xiàn)有經(jīng)典的C-V模型目標分割方法的基礎(chǔ)上,對該模型進行了改進。該模型通過將每次迭代得到的距離函數(shù)的最大值引入C-V模型的Dirac函數(shù),對該函數(shù)進行自適應參數(shù)修正,以拓寬活動輪廓線的有效作用范圍,進而大大的降低了分割算法的迭代次數(shù)。實驗結(jié)果表明,改進的C-V模型在其終止條件下得到了較理想的分割效果,與經(jīng)典的C-V模型相比,降低了初始曲線位置對最終分割結(jié)果的影響,且新模型的收斂速度在原有的基礎(chǔ)上提高了至少7倍。改進的C-V模型在實時性及全局性方面都得到了明顯改進,進一步提高了該算法在多光譜成像儀的圖像分割方面的自適應性。第四,根據(jù)研究內(nèi)容與系統(tǒng)特點,研制了多光譜成像系統(tǒng)的控制軟件。該軟件系統(tǒng)具有如下功能:多個波段圖像數(shù)據(jù)的實時采集與顯示、手/自動調(diào)焦功能、手/自動曝光功能、電子穩(wěn)像功能、目標分割與識別功能、以及圖像與視頻序列的存儲功能。保證了系統(tǒng)按照預設(shè)的功能順利運行。
【關(guān)鍵詞】：多光譜成像 自動調(diào)焦 電子穩(wěn)像 圖像分割 投影微分 投影特征峰匹配 偏微分方程 C-V模型
【學位授予單位】：中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 目錄10-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 課題研究背景及意義12-14
• 1.2 多光譜成像系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀14-19
• 1.3 多光譜成像系統(tǒng)典型圖像處理技術(shù)概述19-21
• 1.4 課題主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排21-24
• 第2章 基于投影微分法的對焦深度自動對焦法的研究24-56
• 2.1 自動對焦算法原理24-29
• 2.2 離焦深度法研究現(xiàn)狀29-30
• 2.3 基于對數(shù)功率譜的離焦深度自動對焦法30-34
• 2.4 對焦深度法研究現(xiàn)狀34-35
• 2.5 基于SUSAN法的對焦深度自動對焦法35-42
• 2.6 基于投影微分法的對焦深度自動對焦法42-54
• 2.7 本章小結(jié)54-56
• 第3章 基于投影特征峰匹配的電子穩(wěn)像法的研究56-74
• 3.1 電子穩(wěn)像法穩(wěn)像原理56-59
• 3.2 電子穩(wěn)像法研究現(xiàn)狀59-62
• 3.3 基于投影特征峰匹配的電子穩(wěn)像法62-72
• 3.4 本章小結(jié)72-74
• 第4章 基于改進C-V模型分割方法的研究74-92
• 4.1 圖像分割原理及研究現(xiàn)狀74-79
• 4.2 基于改進C-V模型的分割法原理79-90
• 4.3 本章小結(jié)90-92
• 第5章 多光譜成像系統(tǒng)平臺介紹與實驗結(jié)果分析92-114
• 5.1 多光譜成像系統(tǒng)的硬件平臺介紹92-96
• 5.2 多光譜成像系統(tǒng)的軟件控制系統(tǒng)設(shè)計96-101
• 5.3 多光譜成像系統(tǒng)的實驗結(jié)果分析101-112
• 5.4 本章小結(jié)112-114
• 第6章 總結(jié)與展望114-118
• 6.1 全文工作總結(jié)114-116
• 6.2 主要創(chuàng)新點116
• 6.3 下一步研究工作116-118
• 參考文獻118-126
• 在學期間學術(shù)成果情況126-128
• 指導教師及作者簡介128-130
• 致謝130

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1 蘭衛(wèi)華;萬敏;王凱;楊小儒;;中波紅外多光譜成像技術(shù)研究[J];光電工程;2012年02期

2 高;多模式多光譜成像系統(tǒng)[J];紅外;2000年09期

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4 許正光;梁來順;李馳原;;多光譜成像技術(shù)在文檢中應用的理論與實踐[J];警察技術(shù);2006年03期

5 王金成;匡翠方;王軼凡;劉旭;;基于壓縮感知的熒光顯微多光譜成像[J];中國激光;2013年12期

6 Martha H.Tulloch,高國龍;隱伏指紋的多光譜成像[J];紅外;1995年08期

7 高國龍;多光譜成像技術(shù)提供測繪數(shù)據(jù)[J];紅外;1996年08期

8 王魏;鄭芝寰;沈會良;;多光譜成像系統(tǒng)的快速調(diào)焦方法[J];光電工程;2013年09期

9 ;[J];;年期

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1 楊萍;廖寧放;何麗;張東;馮潔;;高速窄帶多光譜成像系統(tǒng)光譜重建技術(shù)研究[A];2006中國科協(xié)年會——數(shù)字成像技術(shù)及影像材料科學學術(shù)交流會論文集[C];2006年

2 蘭衛(wèi)華;;中波紅外多光譜成像技術(shù)研究[A];中國光學學會2011年學術(shù)大會摘要集[C];2011年

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1 萬會江;多光譜成像系統(tǒng)研究[D];浙江大學;2011年

2 姚建帆;多光譜成像系統(tǒng)的通道選擇及總體軟件設(shè)計[D];浙江大學;2015年

3 康念鉛;半透半反式多光譜成像裝置的研究[D];江西農(nóng)業(yè)大學;2010年

4 郭長青;基于多光譜成像的皮膚檢測算法研究[D];北京交通大學;2014年

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